AI 훈련 데이터

AI 훈련 데이터를 위한 효과적인 예산을 마련할 때 고려해야 할 3가지 요소

2021년에는 제품 및 서비스에서 인공 지능의 중요성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이미 알고 있듯이 AI 모듈은 교육 데이터만큼만 유용합니다. 문제는 AI 교육 데이터에 얼마를 지출해야 하느냐는 것입니다.

AI 모듈 개발에 AI 예산이 투입되면서 이제 훈련 데이터 세트에 투자하기 전에 주의를 기울여야 하는 시점에 이르렀습니다.

수백 명의 고객과 함께 일한 경험을 통해 효과적인 예산을 개발하는 데 필요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. AI 연수생ng 데이터 상당한 ROI로 전환합니다.

그 뒤를 쫓자.

얼마나 많은 데이터가 필요합니까?

필요한 데이터 양은 최종적으로 지불하게 될 가격을 직접 반영합니다. 의 최근 연구 차원 연구 조직에서 AI 모듈이 효과적으로 작동하려면 평균적으로 100,000개에 가까운 데이터 샘플이 필요하다는 사실을 발견했습니다.

얼마나 많은 데이터가 필요합니까? 볼륨도 중요하지만 시스템에 제공하는 데이터 품질도 똑같이 중요합니다. 데이터 편향, 저품질 데이터 세트, 관련 주석 데이터 부족 및 기타 요인으로 인해 시간, 리소스 및 노력이 필요할 수 있습니다. 100,000개의 중요하지 않은 샘플은 결국 200,000개 이상의 고품질 데이터 샘플 비용이 듭니다.

시스템에 실제로 필요한 데이터의 양은 사용 사례에 따라 달라집니다. 문제를 효과적으로 정의하면 이미지, 텍스트, 음성/오디오 또는 비디오 데이터(및 각각의 볼륨)가 필요한지 여부를 명확하게 알 수 있습니다.

예를 들어, 회사가 주로 컴퓨터 비전에 중점을 둔 경우 오디오와 텍스트보다는 비디오와 이미지 데이터의 조합이 필요할 가능성이 큽니다. 또는 전자 상거래 상점에 챗봇을 배포하려는 경우 오디오 및 텍스트 데이터가 비디오 및 이미지보다 관련성이 높습니다.

불행히도, 메트릭은 다양한 비즈니스 및 시장 부문에서 고유하기 때문에 AI 교육 데이터의 가격이나 필요한 품질을 계산하기 위한 만능 공식, 패키지 또는 경험 법칙이 없습니다. 예산 계산은 상황에 따라 다릅니다. 두 기업이 동일한 AI 교육 데이터 요구 사항을 갖지는 않을 것입니다.

데이터 가격

경제학자들은 최근 다음과 같이 선언했다. 데이터 가격 기름값을 넘어섰습니다. 데이터의 일반적인 개념을 시장으로 시각화하고 이미지, 텍스트, 오디오 파일 및 비디오를 제품으로 모두 별도로 가격을 책정합니다.

AI 요구 사항, 사용 사례 및 기타 결정 요인에 따라 개별 데이터 세트 유형을 해당 가격으로 조달해야 합니다. 또한 각 데이터 유형은 다른 비율로 평가됩니다.

데이터 세트의 가격 책정 방식에 대한 아이디어를 제공하기 위해 다음 표를 참조하세요.

데이터 형식가격 전략
영상단일 이미지 파일당 가격
비디오초, 분, 시간 또는 개별 프레임당 가격
오디오 / 스피치초, 분 또는 시간당 가격 책정
본문단어 또는 문장당 가격

오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.

위의 예는 단순히 가격 책정 전략입니다. 데이터 세트의 실제 가격은 다음과 같은 몇 가지 중요한 요소에 따라 달라집니다.

  • 데이터세트가 출처인 지리적 위치
  • 사용 사례 복잡성
  • ML 모델 학습에 필요한 데이터 볼륨
  • 데이터 요구 사항의 즉각성

이러한 요소를 고려할 때 비즈니스 소유자는 접근성이 더 높은 시장을 위해 AI 교육 데이터를 추출하는 비용이 소규모 시장이나 지리적 위치가 협소한 지역보다 훨씬 낮을 것이라는 점을 이해해야 합니다.

데이터 공급업체 대 오픈 소스: 어느 것이 더 예산 친화적입니까?

오픈 소스 공급업체와 데이터 공급업체 중 하나를 선택하는 것은 많은 기업과 기업에 주어진 과제입니다. 불행히도 AI 전문가라면 이것이 간단한 답이 아니라고 말할 것입니다. 오픈 소스 웹 포털 및 데이터 아카이브는 귀중한 데이터 소스이며 이러한 데이터 세트가 더 이상 사용되지 않거나 관련이 없을 가능성이 높습니다.

데이터 공급업체 대 오픈 소스 오픈 소스로 제공되는 데이터는 일반적으로 구조화되지 않고 중요한 데이터 셀이 많이 누락되어 있습니다. 프로젝트에 대한 정확한 데이터 세트를 발견하더라도 머신 친화적이도록 세트에 주석을 달아야 합니다. 즉, 팀에서 교육 목적으로 레이블을 지정하도록 하기 위해 불가피하게 데이터(쓸모 없을 수 있음)를 찾는 데 더 많은 시간을 소비하거나 리소스를 낭비하게 됩니다.

데이터 공급업체는 처음에는 비용이 많이 들지만 수신하는 데이터의 품질은 흠잡을 데가 없습니다. 데이터 세트를 감독하거나 감사하는 데 시간과 리소스를 소비할 필요가 없습니다. 데이터를 소싱하거나 태그를 지정하는 데 셀 수 없이 많은 시간을 지정할 필요가 없습니다. 데이터를 사용하여 시간을 100% 할당하여 제품의 기능을 향상시킬 수 있는 옵션이 있습니다. 요구 사항에 따라 팀이 작업을 설정하고 수행할 수 있도록 품질 데이터를 훨씬 더 쉽게 관리할 수 있습니다.

AI 기반 솔루션을 제공하는 최초의 시장인 새로운 시장이나 지리적 위치에 도전한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 데이터 소싱은 지루할 뿐만 아니라 도박이기도 합니다. 이 경우 경험이 풍부한 데이터 과학자 팀에 작업을 맡기는 것이 훨씬 더 많은 비용과 시간을 절약할 수 있습니다.

최대 포장

적절한 예산을 계산하는 것은 복잡한 과정입니다. AI 개발에서 최소 저항의 길은 AI 훈련 목적을 위해 전문가 팀을 데려와야 합니다.

다음에서 AI 전문가에게 문의하세요. 샤이프 오늘은 상담을 위해 특정 AI 요구 사항 및 요구 사항에 대해 논의하고 예상 예산에 맞는 맞춤형 가격 전략을 제안합니다. 우리 팀은 최소한의 처리 시간으로 양질의 AI 교육 데이터를 확보하는 데 전념하고 있습니다. 프로젝트에 대한 정확한 데이터 세트를 가져와 태그를 지정하고 결과가 비즈니스 비전에 맞는지 확인합니다.

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